“Sauna” Activation toward Intrinsic Lattice Deficiency in Carbon Nanotube Microspheres for High‐Energy and Long‐Lasting Lithium–Sulfur Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lithium–sulfur (Li–S) battery technology offers one of the most promising replacement strategies for conventional lithium‐ion batteries, but for several serious obstacles remain, such as the notorious polysulfide shuttling and their sluggish reaction kinetics. In this work, it is demonstrated that these problems can be significantly ameliorated via intrinsic lattice defect engineering in carbon‐based sulfur host materials. Specifically, porous carbon nanotube microspheres (ePCNTM) are developed through a scalable spray drying method, followed by a critical water‐steam etching under high temperature. Such “sauna” activation constructs abundant intrinsic topological defects in the carbon lattice, endowing ePCNTM with enhanced sulfur adsorbability and catalytic activity in sulfur redox reactions. In addition, the interwoven and highly porous architecture renders favorable conductivity, homogeneous sulfur distribution, and massive host–guest interactive surfaces. As a result, the ePCNTM‐based sulfur electrodes achieve excellent cyclability with an ultralow capacity attenuation rate of 0.046% per cycle upon 500 cycles, excellent rate capability up to 3 C, and decent areal capacity retention of 3.2 mAh cm −2 after 50 cycles under raised high sulfur loading. Thus, this synergistic approach, combining composite nanostructuring and intrinsic defect engineering, yields highly competitive Li–S batteries, which is also expected to inform advanced material development in related energy fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».